分布式爬虫系统

设计文档

1. 功能概述

   • 电商酒店网页自动结构化：支持输入携程酒店或艺龙酒店等网站具体的某一家具体酒店的url，例如徐州枫叶红商务宾馆和上海中福大酒店，系统将自动结构化数据到爬取网站、酒店、房间类型、顾客、评论等5张表中
   • 新闻博客网页自动正文提取：

2. 设计思路

   • 爬虫
     • 选择Scrapy作为爬虫框架，针对网站的反爬虫机制，我们在Scrapy中引入了Selenium以模拟用户实际浏览网页的行为，并且在切换页面时设置了必要的阻塞时间，这样既保证了爬虫的运行效率，也避免了被反爬虫机制屏蔽。
     • 在爬虫运行时，使用预先编辑好的XPath规则从网页中提取出特定的数据，因此不同的电商酒店网站，可以提取出相同的结构化的数据。提取的结构化数据通过Django的数据库模块进行ORM映射，存入MySQL数据库中。
     • 针对url去重问题，我们在CrawlWebsite表中设置了字段lock，在爬取前会先进行依次查询，如果lock为True表示当前已经有相同url的执行任务，则当前任务会直接终止。CrawlWebsite表中有字段lastest_time记录了该url最后一次更新的时间。
   • 分布式策略
     • 选择Celery作为分布式处理模块，每一个爬取任务都是作为一个Task传递给消息中间件broker，这里我们选择Redis作为broker的实现，因此每一个Task生成后都会进入broker的队列中等待被执行
     • 执行Task的是worker，worker在消息队列中选择一个任务开始爬取，而worker支持多进程，在其启动时可以指定运行的进程数，默认为机器的cpu数，例如在进程数设置为4时，worker会在队列中选择4个任务并发执行。另外可以在多台机器上添加多个worker，这样添加任务是同一个入口，但是任务在多个机器上分布执行，即使在单个机器上也可以分布式执行。所以无论是升级单台机器的配置进行纵向的分布式扩容，还是添加多台机器监听同一个消息队列实现横向的分布式扩容，都是非常容易的，整个系统的分布式处理能力也非常强。
     • 我们还设置两个消息队列，这里为了方便命名为machine1和machine2。用户在选择执行任务时可以选择将任务添加到哪一个消息队列中。在实际应用中，可将其中一个消息队列的权限提升作为一个类似vip的队列，相应的队列的worker并发能力也更强一些。系统支持添加更多的消息队列，只需要添加新的Task并进行简单的设置。该功能可满足实际应用中不同级别处理等应用场景。
     • celery支持对每一个任务状态的监控，因此在任务出现错误时可以自动取消、重试或提醒。celery也支持定时任务，只需要开启beat，定时任务在定期更新爬取网站的数据时非常有用
     • Hadoop
   • 界面
     • 选择Django作为Web框架，用户输入url进行任务分配；查看任务运行状态；添加定时任务、周期性任务；以及查看结构化的数据都在admin界面进行。
     • 整个前台部署在云服务器上，用户可直接在线分配任务、查看编辑任务、查看爬取的结果或在线添加worker
   • 服务器配置
     • Ubuntu-16.04
     • Python 2.7
     • Scrapy 1.3.3
     • django 1.11.1
     • celery 3.1.25
     • redis 3.0.6
     • IP ：118.89.203.58
     • 有machine1和machine2两个队列
   • 数据库
     • MySQL
     • host: 118.89.203.58
     • port: 3306
     • username: ubuntu
     • password: FUDAN14ss
     • table： crawl

3. 添加worker的方法

   • cd到当前路径启动celery的worker，监听machine1队列
     celery -A sentiment_analysis worker --loglevel=info -Q machine1

本地测试

1. 启动Redis服务

2. cd到当前路径启动celery beat
   celery -A sentiment_analysis beat

3. cd到当前路径启动celery的worker，监听machine1队列
   celery -A sentiment_analysis worker --loglevel=info -Q machine1

4. cd到当前路径启动开发服务器
   python manage.py runserver

   • 打开 http://localhost:8000/admin/
   • 账号： fudan14ss
   • 密码： FUDAN14ss
   • 设置Periodic tasks，其中backend.tasks.crawl_machine1是将任务添加到队列1，backend.tasks.crawl_machine2添加到队列2。在Arguments中添加参数，例如 ["http://hotels.ctrip.com/hotel/2906601.html"]。save保存结果

5. 命令行分配任务

   • 新开终端，cd到当前目录，运行 python manage.py shell
   • from backend.tasks import *
   • from sentiment_analysis.celery import app
   • crawl_machine1.apply_async(args=('http://hotels.ctrip.com/hotel/2906601.html',))

连接到服务器

1. 在sentiment_analysis/settings.py中修改CELERY_RESULT_BACKEND和BROKER_URL为redis://118.89.203.58:6379/0即可连接到服务器
2. cd到当前路径启动celery的worker，监听machine1队列
   celery -A sentiment_analysis worker --loglevel=info -Q machine1
3. 打开http://118.89.203.58:8001/admin/添加任务到machine1队列，本地即可处理